主分类:AI 模型产品经理
辅助:AI训练数据标注与评测运营(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "LLM/VLM模型训练产品实习生 - AI数据与安全",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士及以上学位在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务,覆盖数据生产全流程,包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建,不断提升数据质量,支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成,并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作,从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据,解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题,推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者,也是模型和 AI 产品的一手用户。\n\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n\n1、实验结果分析:通过对实验结果的研究,确定自研VLM的改进空间,以及相应的改进手段;\n2、实验数据策略制定:基于模型训练方法与需求,制定并迭代含合成数据在内的整体数据构建策略,同步调研市场数据新趋势,为策略优化提供支撑;\n3、实验数据产线搭建:设计数据生产链路及核心步骤,发起项目并主导全流程设计、优先级判定及项目管理,保障高效产出高质量数据;\n4、评测集构建:面向自研VLM能力短板与迭代目标,设计评测维度与评估标准,构建高质量、可复用的评测集,完成论文撰写;\n5、应用产品设计:与豆包C端用户体验及反馈相结合,设计并实现更有价值的产品功能。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学位在读,计算机科学与技术、数学、统计学、人工智能等相关专业;\n2、有AI产品经验,具备LLM/VLM/多模态训练数据生产、评估经验;\n3、具备优秀的逻辑思维、问题解决与创新能力,可快速学习新技术;拥有良好的团队协作与沟通能力,能在跨部门协作中高效推进项目。\n\n加分项\n1、具备扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉深度学习框架,有模型训练与调优经验;\n2、熟练掌握Python编程,具备良好的代码编写规范和工程实践能力,能够独立完成复杂算法的代码实现;\n3、在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等学术会议发表过有影响力研究成果、在ACM、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖、主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"深度学习",
"模型训练",
"团队协作",
"沟通能力",
"逻辑思维"
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"preferred_qualifications": "加分项;3、在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等学术会议发表过有影响力研究成果、在ACM、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖、主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "LLM/VLM模型训练产品实习生 - AI数据与安全\n职位描述\n团队介绍:AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务,覆盖数据生产全流程,包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建,不断提升数据质量,支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成,并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作,从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据,解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题,推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者,也是模型和 AI 产品的一手用户。\n\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n\n1、实验结果分析:通过对实验结果的研究,确定自研VLM的改进空间,以及相应的改进手段;\n2、实验数据策略制定:基于模型训练方法与需求,制定并迭代含合成数据在内的整体数据构建策略,同步调研市场数据新趋势,为策略优化提供支撑;\n3、实验数据产线搭建:设计数据生产链路及核心步骤,发起项目并主导全流程设计、优先级判定及项目管理,保障高效产出高质量数据;\n4、评测集构建:面向自研VLM能力短板与迭代目标,设计评测维度与评估标准,构建高质量、可复用的评测集,完成论文撰写;\n5、应用产品设计:与豆包C端用户体验及反馈相结合,设计并实现更有价值的产品功能。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学位在读,计算机科学与技术、数学、统计学、人工智能等相关专业;\n2、有AI产品经验,具备LLM/VLM/多模态训练数据生产、评估经验;\n3、具备优秀的逻辑思维、问题解决与创新能力,可快速学习新技术;拥有良好的团队协作与沟通能力,能在跨部门协作中高效推进项目。\n\n加分项\n1、具备扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉深度学习框架,有模型训练与调优经验;\n2、熟练掌握Python编程,具备良好的代码编写规范和工程实践能力,能够独立完成复杂算法的代码实现;\n3、在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等学术会议发表过有影响力研究成果、在ACM、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖、主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先。\n团队介绍:AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务,覆盖数据生产全流程,包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建,不断提升数据质量,支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成,并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作,从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据,解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题,推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者,也是模型和 AI 产品的一手用户。\n\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n\n1、实验结果分析:通过对实验结果的研究,确定自研VLM的改进空间,以及相应的改进手段;\n2、实验数据策略制定:基于模型训练方法与需求,制定并迭代含合成数据在内的整体数据构建策略,同步调研市场数据新趋势,为策略优化提供支撑;\n3、实验数据产线搭建:设计数据生产链路及核心步骤,发起项目并主导全流程设计、优先级判定及项目管理,保障高效产出高质量数据;\n4、评测集构建:面向自研VLM能力短板与迭代目标,设计评测维度与评估标准,构建高质量、可复用的评测集,完成论文撰写;\n5、应用产品设计:与豆包C端用户体验及反馈相结合,设计并实现更有价值的产品功能。\n1、硕士及以上学位在读,计算机科学与技术、数学、统计学、人工智能等相关专业;\n2、有AI产品经验,具备LLM/VLM/多模态训练数据生产、评估经验;\n3、具备优秀的逻辑思维、问题解决与创新能力,可快速学习新技术;拥有良好的团队协作与沟通能力,能在跨部门协作中高效推进项目。\n\n加分项\n1、具备扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉深度学习框架,有模型训练与调优经验;\n2、熟练掌握Python编程,具备良好的代码编写规范和工程实践能力,能够独立完成复杂算法的代码实现;\n3、在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等学术会议发表过有影响力研究成果、在ACM、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖、主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先。",
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